陕西省短期天气预报决策支持系统

决策支持系统(DSS,即Decision Support System)是帮助决策者利用数据和模型求解非结构或半结构问题的一种交互式系统.它并不提供结构问题的答案,而是强调直接支持决策者,以提高决策者在决策中所需的业务判断能力,为决策人员提供一个分析问题、构造模型和模拟决策过程的决策环境.我们于1987年立题,研制短期天气预报决策支持系统.1987、1988年在研制的过程中,部分成果投入业务使用,1989年汛期,全面投入业务试用,取得了显著效益,1989年2月验收.在实际使用的基础上,改进和充实新的内容和功能,尤其是在原决策支持系统的基础上,采取专家系统(ES)技术对各个客观预报方法的结论进行综合决策.因此,我们研制的短期天气预报业务系统,实际上是一个短期天气预报专家决策支持系统.     

深度学习技术在智能网格天气预报中的应用进展与挑战

中国智能网格天气预报已初步建立0—30 d涵盖基本气象要素的无缝隙气象预报业务体系。近年深度学习技术兴起,给不同领域带来前所未有的变革。同样,深度学习的非线性映射能力、海量信息提取能力、时空建模能力等优势为进一步提升智能网格预报的准确性和精细化水平提供了新的思路和方法。越来越多的研究将深度学习技术应用于智能网格预报的各个方面,包括数值预报订正和解释应用、集合天气预报、相似集合、统计降尺度、纯数据驱动的预报模型和极端天气预报等,并展示出良好的应用潜力。然而,目前深度学习技术在天气预报领域的应用仍处于起步阶段,将其引入智能网格预报业务体系还面临诸多挑战,主要包括算法的选择、算法的数据基础、多源数据融合以及模型的可解释性、可信度、可用性和工程化等。通过回顾近年来深度学习技术在智能网格预报中的应用进展和前景,同时对面临的挑战与应对进行探讨,将有利于促进深度学习技术在天气客观预报领域更好、更稳定的发展。      

人工智能技术在数值天气预报中的应用

当前,人工智能迎来第3次发展浪潮并在多个领域大数据分析中取得巨大成功,这为人工智能技术与数值天气预报结合提供了契机。已有大量研究尝试将人工智能技术用于数值天气预报的初值生成、预报和产品应用过程中,涉及观测资料预处理、资料同化、模式积分、后处理以及高性能计算,通过误差估计、参数估计和局部代理等手段使预报结果,得到改进且计算速度大幅提升,展示出良好的应用前景,一些神经网络模型也表现出纯数据驱动预报的可能性,在短时强对流天气、降水以及气候预测中已有较为理想的应用实例。然而,人工智能技术在数值天气预报中的应用与发展仍面临一些挑战,主要包括深度学习的弱解释性、不确定性分析以及两者的耦合等,除了应对这些挑战,未来两者的深度结合还需要在理论指导下的人工智能模型设计、高时空分辨率人工智能预报模型设计以及使用更多新型人工智能技术等方面深入探索。     

漯河市高温天气模型

通过分析常规天气图、日本传真图、欧洲数值预报图,概括出漯河市高温天气过程的模型,确定了高温天气预报指标.     

迭代法在数值天气预报中应用的注记

制作数值天气预报,常用迭代法求解Poisson和Helmholtz型方程的边值问题,占用了大部分计算时间,因此需要计算量少而又能保证一定精确度的数值迭代解法。本文仅对国内数值天气预报中用过的几种迭代法(包括局地格林函数法),提出若干实验数据,可作为这方面的工作者选择解法时参考。 按照迭代法的计算过程,可分为逐点迭代法和线迭代法。为简便起见,本文只限于讨     

宽带网——电视天气预报节目的最佳传递方式

目前大多数地市级电视天气预报节目是由当地气象部门独立制作完成的 ,载体一般采用录像带或数据光盘 ,并以人工方式进行传递。由于受工作性质影响 ,电视台和气象部门的地理位置很少能够彼此靠近。电视天气预报节目从制作、传递到节目播出完成 ,需要耗费大量的时间、人力和财力。气象节目制作到播出的程序为 :气象部门准备好电视天气预报节目内容 (其中包括图像、声音等文件 ) ;用编辑系统对天气预报节目内容进行编辑 ,然后合成视频文件 ;录制录像带或刻录数据光盘 ;对制作好的天气预报节目录像带或光盘进行审核 ;派专人将节目载体送至当地电…     

公众天气预报传播过程的数学模型

仿照流行病传播模型的思路,给出了公众天气预报传播过程最简单的数学模型     

德阳市天气预报系统简介

德阳天气预报系统是依据客观预报方法和"以数值分析预报产品为基础,以人机交互系统为主要工作平台,综合应用各种气象信息和先进的预报技术方法"研制的.系统包括3部份内容:天气预报业务技术系统、天气预报业务流程、预报平台.     

利用深度学习融合NWP和多源观测数据的闪电落区短时预报方法

强对流短时预报（2—6 h）具有较大难度。一方面,基于观测数据的外推已基本不可用;另一方面,高分辨率数值模式（High-resolution Numerical Weather Prediction,HNWP）的预报性能有待提升。利用深度学习方法,将卫星、雷达、云-地闪电（简称闪电）等观测数据和高分辨率数值模式预测数据进行融合,得到更有效的闪电落区短时预报结果。基于多源观测数据和高分辨率数值天气预报数据的特性,构建了一个双输入单输出的深度学习语义分割模型（LightningNet-NWP）,使用了包括闪电密度、雷达组合反射率拼图、卫星成像仪6个红外通道,以及GRAPES_3km模式预报的雷达组合反射率等共9个预报因子。深度学习模型使用了编码-解码的经典全卷卷积结构,并使用池化索引共享的方式,尽可能保留不同尺度特征图上的细节特征信息;利用三维卷积层提取观测数据时间和空间上的变化特征。结果表明,LightningNet-NWP能够较好地实现0—6 h的闪电落区预报,具备比单纯使用多源观测数据、高分辨率数值模式预报数据更好的预报结果。深度学习能够有效实现多源观测数据和数值天气预报数据的融合,在2—6 h时效预报效果优于单独使用观测数据或数值天气预报数据;预报时效越长,融合的优势体现得越明显。      

发展县级电视天气预报的做法与体会

县级电视天气预报应如何来发展和搞活,这是近年来,县级气象,电视部门都应认真探索和实践的重要课题.笔者仅就吉安县在发展农村电视天气预报中的做法谈几点体会.1 分析县情和县级电视天气预报发展的特殊性.吉安县电视天气预报的开展,在全省各县中,起步还是较早的,经历了由简单的单站天气预报到乡镇定点天气积极的发展过程,这种发展模式是由吉安县情和县电视天气预报的特殊性决定的.1.1单站天气预报存在一个时间太短的缺陷.众所周知,县级气象部门的业务要求只正规发布县城单点的天气状况及风、气温预报,     

数值天气预报多要素深度学习融合订正方法

数值天气预报作为现代天气预报的主流技术方法,近年来不断朝着精细化方向发展,但预报误差至今仍无法避免.文中在CU-Net模型中引入稠密卷积模块形成数值预报要素偏差订正模型Dense-CUnet,在此基础上进一步融合多种气象要素和地形特征构建了Fuse-CUnet模型,开展不同模型的偏差订正试验和对比分析.以均方根误差(R...     

中国国家气象中心中期数值天气预报业务系统

中期天气预报的研究要形成日常的业务，不仅仅是气象问题，也包括相当多的工程技术上的问题。本文概括地描述中国国家气象中心建立中期数值天气预报业务系统过程中的研究与工程建设成果以及运行状况、效果检验等。     

农业气象学在作物生产模拟及其应用中的作用

就作物模拟模型及其应用,以及气象因子在这些模拟应用中的重要性作了综合论述.为了说明气象和气候变率对作物生产的影响,农业气象要素(包括最高和最低气温、太阳辐射及降水量)被当作作物模拟模型的基本输入因子.多数作物模型使用的气象资料为逐日值,因为很多地区没有更小时间尺度的观测资料.气象及其它输入数据均采用标准文件格式,这有利于数据在不同模型中使用.如果输入因子缺少或数据丢失、无效,将会影响到作物模型模拟的准确性.利用天气发生器随机生成的逐日气象数据可以解决数据丢失或序列较短的问题.当然,模拟时要尽可能采用气象观测资料,以确保作物产量模拟值的准确性,这在热带地区显得尤其重要.许多作物模型用来进行产量预报和决策管理,作物产量及其相关变量的预测变率以及自然资源的利用主要由天气气候条件的短期与长期变化所致.模型的产品可用来制定相应的管理决策,提供给农户和其他关注农业生产的人们.作物模型也广泛应用于气候变化对农业生产和粮食安全性的影响研究.最近,作物模型又用于气候变率和厄尔尼诺与南方涛动(ENSO)的影响研究.随着计算机的普及,农场主、农业咨询人员以及政策制定、决策者等模型的使用者也将越来越多.历史资料和作物生长期间的气象观测资料以及短期、中期、长期天气预报将在这些应用中发挥重要作用.     

用无卡非编配合YS-9000制作天气预报节目

记述了用无卡非编配合气象影视节目包装系统YS-9000制作一套天气预报节目的过程.节目的前期制作过程中,比较关键的部分是用Photoshop软件创建的天气图示,PSD文件,基本上由它代替了原先YS一9000系统除了语音之外的预报数据更新工作.在硬件方面,除了现有的气象节目包装系统外,还需要一台能满足Edius非编软件正常运行的计算机、一张视频采集卡.这一方案应该能解决有限的经济能力与早日在天气预报节目中使用非编技术的愿望之间的矛盾.     

不确定性理论——集对分析在MOS概率天气预报中的应用

概率天气预报的关键问题之一是天气预报的不确定性,而集对分析(SPA)为研究天气预报的不确定性问题提供了新的思路和途径。本文针对概率天气预报的特点,应用SPA中联系度的概念,对数值预报产品的预报因子设立中相关概率区间,进行同异反分析,建立了基于SPA的MOS概率天气预报模型。试验表明,联系度概念的引进增强了概率天气预报模型结构的合理性,提高了用数值预报产品制作概率天气预报的准确率。     

基于深度学习改进数值天气预报模式和预报的研究及挑战

随着高分辨率数值天气模式以及新一代地球观测系统的发展,气象领域的数据量在迅速增加,为天气和气候的理论研究和业务应用提供了丰富的信息,同时也对传统的数据处理方法及天气分析和预报技术带来了新的挑战。深度学习具有从大量的高维时空分布气象数据中提取复杂时空特征的能力,且具备计算效率高、可迁移性强、协同性和灵活性优的特点。目前深度学习已经在对流短时临近预报、极端事件检测和改进数值天气模式及其预报误差订正等方面得到了较为广泛的研究。首先概述目前气象领域所应用的深度学习方法和模型,然后聚焦介绍和讨论数据驱动的深度学习在理论驱动的数值天气预报模式方面的应用。深度学习在数值天气预报模式的资料同化、次网格物理过程参数化、数值天气模式后处理等方面展现出很好的应用前景,但仍需要进一步改善深度学习模型的可解释性和不确定性量化问题。构建数据驱动的深度学习和理论驱动的数值天气模式混合模型,发挥深度学习和数值天气模式的协同作用,将是进一步改善数值天气预报能力的新途径。     

武汉气象中心数值天气预报释用系统的研制

随着计算机技术的飞速发展和人们对大气运动过程的深入了解,特别是随着近年来中尺度数值天气预报的业务化,高分辨率的包含复杂物理过程的中尺度业务预报模式已成为1990年以来数值天气预报发展的方向.预报员在实际业务工作中可参考的指导产品不仅有大尺度的天气形势信息,还包括各种中尺度及地面气象要素在内的大气运动的物理参数,从而以数值天气预报产品为基础的数值天气预报释用水平也得以提高.这不仅使得预报员能更方便地利用数值天气预报产品制作当地的各种天气及要素预报,而且使得气象服务更加准确及时.该文对武汉气象中心数值天气预报释用系统(以下简称系统)的开发环境、特点、技术方法和应用情况作了介绍.     

安徽省“天气预报自动化系统”通过鉴定

安徽省气象台研制的中、长期“天气预报自动化系统”于1987年10月19日在绩溪县通过技术鉴定。 “中期天气预报自动化系统”是一套从资料采集、加工处理、制作预报到发布预报的全自动化预报工具。系统包括四个部分:数据的采集与加工,数据库;预报的制作;预报结论的编写与打印输     

数据挖掘和数据融合技术在天气预报和气象服务中的应用研究

从数据挖掘和数据融合技术应用的角度,结合天气预报和决策气象服务的实际工作特点,探讨了数据挖掘和数据融合在新一代天气预报和决策气象服务平台应用的系统框架。在面向主题应用的天气预报和决策气象服务方面,数据挖掘和数据融合技术是提高信息准确快捷的重要手段。     

浅谈《天气预报》节目主持人的个性特色

1引言《天气预报》主持人在录制节目的过程中,调动恰当的身体语言,包括手势、姿态、神色以及适当的有声语言,包括声调、节奏等手段,对所要传播的信息进行讲解、评说、描述,使之更加明确、生动、形象,以达到更好的传播效果,这其中包含有表演的成份。因此,天气预报节目主持人应具